Fundamentos del reconocimiento facial

Analizamos los fundamentos del reconocimiento facial, su clasificación y las fases o módulos de un sistema de reconocimiento facial.

Fundamentos del reconocimiento facial

El primer sistema de reconocimiento facial fue desarrollado en 1973 y desde entonces el estudio de ésta parte de la ciencia ha avanzado mucho. Sin embargo, el reconocimiento facial automático aún enfrenta muchos desafíos.

Aprende sobre los fundamentos del reconocimiento facial (Imagen: govtech.com)

Clasificación de los sistemas de reconocimiento facial

Una clasificación para los sistemas de reconocimiento facial toma en cuenta la cooperación del usuario. Se tienen escenarios de usuarios cooperativos cuando el usuario está dispuesto a cooperar presentando su rostro de manera adecuada. Éste tipo de sistemas se encuentran por ejemplo, en aplicaciones como el control de acceso físico. En los escenarios de usuarios no cooperativos, típico en aplicaciones de vigilancia, el usuario no es consciente de estar siendo identificado. 

Otra clasificación considera la distancia física entre la cámara y el rostro. Se considera reconocimiento de campo cercano cuando la distancia es menor a 1 metro. Las distancias mayores a eso se consideran de campo lejano. Las aplicaciones de campo lejano representan aún muchos desafíos.

Módulos de un sistema de reconocimiento facial

Un sistema de reconocimiento facial consta por lo general de cuatro módulos: 

1. Detección facial. Consiste en diferenciar lo que es rostro de lo que no lo es (el fondo de la imagen). En ésta fase o módulo se localizan los puntos de referencia del rostro como pueden ser los ojos, la nariz, la boca y el contorno facial.
2. Normalización. Se normaliza o registra el rostro geométricamente y fotométricamente.
3. Extracción de las características del rostro. Ésta operación se realiza sobre la cara normalizada a fin de extraer información relevante que se empleará para buscar coincidencias.
4. Búsqueda de coincidencias. Las características del rostro se comparan con otros rostros registrados en la base de datos.

El reconocimiento facial ha demostrado su eficiencia y se considera que puede superar -en entornos controlados- el rendimiento del reconocimiento humano, principalmente cuando la base de datos a analizar tiene un gran número de rostros.

Sin embargo, en entornos no controlados todavía enfrenta muchos desafíos.

Referencias

1. Jain, A. K., & Li, S. Z. (2011). Handbook of face recognition. New York: Springer.

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